© unsplash/Sean Pollock

Banken & Versicherungen

Steigerung der Effizienz des Banken- und Versicherungsbetriebs und der Kundenzufriedenheit

© unsplash/Sean Pollock

Mit Machine Learning können Bank- und Versicherungsprozesse optimiert werden durch:

  • die Verbesserung Ihrer Compliance-Abläufe, z. B. durch Unterstützung Ihrer Geldwäsche-Überwachung mit ML-Algorithmen

  • die Verkürzung der Bearbeitungszeiten von Versicherungsansprüchen durch Automatisierung bei gleichzeitiger Sicherstellung der Betrugserkennung

  • das Realisieren von Arbitragemöglichkeiten durch beschleunigte Informationsverarbeitung

Case Studies passend zu Banken & Versicherungen

Natural Language Processing

Rechtliche Überprüfung von Mietverträgen

Mit Hilfe verschiedener Methoden aus dem Bereich NLP entdeckt diese Software Fehler in Verträgen.
Unsere Lösung
© unsplash/@olloweb
Natural Language Processing

Semantische Suche für die öffentliche Verwaltung

dida entwickelte einen KI-basierten Algorithmus zur Extraktion relevanter Informationen aus Behördendokumenten.
Unsere Lösung

Webinare passend zu Banken & Versicherungen

Rekurrente neuronale Netze: Wie Computer lesen lernen

Das Webinar gibt eine Einführung in die Funktionsweise von RNNs und veranschaulicht deren Einsatz an einem Beispielprojekt aus dem Bereich der Legal Tech

Fabian Gringel

Machine Learning Scientist

Automatisierte Beantwortung von Fragen mit neuronalen Netzen: BERT

In diesem Webinar stellen wir eine auf dem BERT Modell basierende Methode zur automatisierten Beantwortung von Fragen vor.

Mattes Mollenhauer

Machine Learning Scientist